Beyond Known Reality: Exploiting Counterfactual Explanations for Medical Research

要約

人工知能の説明可能性の分野では、研究数が増加し、学術的な関心が高まっています。
しかし、機械学習アルゴリズムの結果を説明する際に人間に優しい個別の解釈が欠如しているため、研究や臨床実践において臨床医がこれらの手法を受け入れることが大幅に妨げられています。
これに対処するために、私たちの研究では反事実的な説明を採用して「もしも」を探ります。
小児後頭蓋窩脳腫瘍を診断するための磁気共鳴画像法 (MRI) の機能について、既存の境界を超えて理解を広げることを目的とした、医学研究におけるシナリオ。
私たちのケーススタディでは、提案されたコンセプトは、パーソナライズされたコンテキスト固有の洞察を提供する代替意思決定シナリオを検討する新しい方法を提供し、さまざまな状況下での予測の検証と変動の明確化を可能にします。
さらに、データ増強のための反事実の使用の可能性を調査し、医学研究ケースにおける代替アプローチとしての実現可能性を評価します。
この結果は、臨床研究における AI 主導の手法に対する信頼と受け入れを強化するために、反事実の説明を使用することの有望な可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The field of explainability in artificial intelligence has witnessed a growing number of studies and increasing scholarly interest. However, the lack of human-friendly and individual interpretations in explaining the outcomes of machine learning algorithms has significantly hindered the acceptance of these methods by clinicians in their research and clinical practice. To address this, our study employs counterfactual explanations to explore ‘what if?’ scenarios in medical research, aiming to expand our understanding beyond existing boundaries on magnetic resonance imaging (MRI) features for diagnosing pediatric posterior fossa brain tumors. In our case study, the proposed concept provides a novel way to examine alternative decision-making scenarios that offer personalized and context-specific insights, enabling the validation of predictions and clarification of variations under diverse circumstances. Additionally, we explore the potential use of counterfactuals for data augmentation and evaluate their feasibility as an alternative approach in our medical research case. The results demonstrate the promising potential of using counterfactual explanations to enhance trust and acceptance of AI-driven methods in clinical research.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google